Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Medicine
Click here for the English version

Medicine

באמצעות הדמיה ברשתית ללמוד דמנציה

Published: November 6, 2017 doi: 10.3791/56137
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 2,3,4, 5,6, 7,8, 1
1Department of Ophthalmology and Visual Sciences, The Chinese University of Hong Kong, 2Department of Medicine & Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong, 3Therese Pei Fong Chow Research Centre for Prevention of Dementia, The Chinese University of Hong Kong, 4Gerald Choa Neuroscience Centre, The Chinese University of Hong Kong, 5Memory Aging and Cognition Centre, National University Health System, 6Department of Pharmacology, National University of Singapore, 7Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre, 8Duke-NUS Medical School, National University of Singapore

Summary

הרשתית מניות דמיון בולט עם המוח, ובכך מייצג חלון ייחודי ללמוד להערכת ומבנה עצביים במוח לא פולשני. פרוטוקול זה מתאר שיטה ללמוד דמנציה באמצעות טכניקות הדמיה ברשתית. שיטה זו יכולה לסייע פוטנציאל הערכת הסיכון ואבחון של דמנציה.

Abstract

הרשתית מציע ייחודי "חלון" ללמוד תהליכים הקשורים pathophysiological של דמנציה במוח, כמו זה הוא הרחבה של מערכת העצבים המרכזית (CNS) מניות דמיון בולט עם המוח מבחינת מוצאו embryological, תכונות אנטומיות, מאפיינים פיזיולוגיים.  מבנה כלי הדם ו עצביים ברשתית כעת ניתן רשתית מטמיעים בקלות ושימוש לא פולשני טכניקות הדמיה, לרבות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (אוקטובר) וצילום הפונדוס, לכמת באופן אוטומטי למחצה באמצעות תוכניות המחשב בסיוע ניתוח. לומד את השיוכים בין דמנציה וסקולרית שינויים עצביים ברשתית יכולה לשפר את ההבנה שלנו של דמנציה וסיוע, באופן פוטנציאלי, על הערכת הסיכון ואבחון.  פרוטוקול זה שמטרתו לתאר שיטה לכימות וניתוח להערכת רשתית מבנה עצביים, אשר קשורים באופן פוטנציאלי עם דמנציה. פרוטוקול זה גם מספק דוגמאות של שינויים ברשתית במקצועות עם דמנציה ודן בנושאים טכניים ומגבלות הנוכחי של הדמיה ברשתית.

Introduction

בשל עליות בתוחלת החיים, דמנציה הפך לבעיה רפואית גדולה, לתרום חברתית משמעותית, הבריאות הכלכלית להכביד באופן גלובלי1,2,3,4,5. היום, אדם בארצות הברית מתפתחת מחלת אלצהיימר (AD), הצורה הנפוצה ביותר של דמנציה, כל s 666. ההערכה היא כי עד שנת 2050, 115 מיליון אנשים יושפעו לספירה7.

הרשתית מציע ייחודי "חלון" ללמוד דמנציה עקב תכונותיו אנטומית, פיזיולוגית דומה עם המוח. מבחינת להערכת, רבים ברשתית venules, מדידה מיקרומטר 100 עד 300 בקוטר חולקים תכונות דומות עם מוחי כלי שיט קטנים, כגון סיום רבים בלי חיבור, מחסום פונקציה ו- auto-תקנה8, 9. במונחים של מבנה עצביים, תאים ברשתית ganglionic (RGCs) חולק מאפיינים טיפוסיים עם נוירונים במערכת העצבים המרכזית (CNS) 10. RGCs מחוברים באופן בולט עם המוח כפי שהם מעצבים את עצב הראייה ופרוייקט חזותי אותות מן הרשתית של גרעין הברך הצדי לרוחב, רקתי עליון. עצב הראייה, הדומה סיבים עצביים רבים של מערכת העצבים, הוא סיבי העצב על ידי oligodendrocytes להפוך והוא ensheathed בשכבות של קרום המוח. ראוי לציין, עלבון עצב הראייה עלולה לגרום בתגובות דומות נצפו אקסונים CNS אחרים, כגון ייסוג anterograde ניוון של הפעולה באקסון, היווצרות צלקת, הרס המיאלין, ניוון משני ברמות חריגות של neurotrophic נוירוטרנסמיטורים וגורמי11,12,13,14. הופעת הסימפטומים חזותיים אצל חלק מהחולים לספירה עשוי גם להיות מוסברת על ידי השיוכים חזקים בין הרשתית לבין המוח ה-15,16. כתוצאה מכך, הוצע כי הרשתית עשוי לשקף את התהליכים הפתולוגיים של דמנציה במוח, הדמיה ברשתית ניתן ללמוד דמנציה.

להערכת ברשתית ומבנה עצביים עכשיו להיות visualized לא-פולשנית באמצעות טכניקות הדמיה ברשתית. למשל, צילומים הפונדוס ברשתית יכולה להילכד באמצעות מצלמות הפונדוס, מאפייני להערכת ברשתית (למשל, כלי קליבר, tortuosity ופרקטל ממד) ואז ניתן לכמת באמצעות ניתוח בסיוע מחשב תוכניות. בנוסף, פרמטרים של המבנה עצביים ברשתית (כגון עובי גנגליון תא-הפנימית plexiform שכבה [GC-IPL] ושכבת סיבי עצב ברשתית [RNFL]) ניתן גם למדוד באמצעות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (אוקטובר), לכמת באמצעות אנרגיה ניתוח אלגוריתמים.

לאור החשיבות של הדמיה ברשתית ללמוד דמנציה, פרוטוקול זה שואפת לתאר את שיטת הדמיה וניתוח להערכת רשתית מבנה עצביים ויוו באמצעות טכניקות הדמיה ברשתית. פרוטוקול זה גם מספק דוגמאות של שינויים ברשתית במקצועות עם דמנציה ודן בנושאים טכניים ומגבלות הנוכחי של הדמיה ברשתית.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

כל השיטות המתוארות כאן אושרו על ידי ועדת האתיקה מחקר קליני מקומי בהונג קונג-

הערה: פשטות, הציוד המפורטים בטבלה של חומרים משמש להמחשת ההליכים של הרשתית הדמיה וניתוח עוקבות. מדידה של פרמטרים של כלי הדם ברשתית מומחש באמצעות סינגפור I כלי הערכת התוכנית (שיבה) 17 (גירסה 4.0, אוניברסיטת סינגפור הלאומית). עם זאת, יצוין כי יכול להיות מאומץ קבוצה שונה של ציוד כמו עקרונות היסוד נשאר דומה.

1. להכין את הנושאים רשתית הדמיה

  1. מתרחבים הנושאים ’ תלמידים באמצעות סוכן mydriatic. לחכות לפחות 15 דקות להקים מספיק נורמאליות.

2. למדוד את הפרמטרים כלי דם רשתית הפונדוס תמונות באמצעות תוכנת המחשב בסיוע ניתוח

Figure 1
איור 1: תרשים סכמטי מציג את תהליכי מדידת פרמטרים של כלי הדם ברשתית. (א) קבל הפונדוס אופטיים-דיסק-ממורכז תצלומים באמצעות מצלמה הפונדוס. איור 1A איור 2A שתי תמונות הפונדוס עם איכות מיטבית בקרב אנשי עסקים ותיירים כאחד. (B) להעלות את התמונות הפונדוס לשרת המבוסס על ענן צמתים והזן פרטי הלימוד הרלוונטיים, כולל את פקטור המרה של תמונה (ICF). תוכניות אחרות המחשב בסיוע ניתוח עשויים להשתמש בשיטות שאינן מבוססות על ענן כדי לארגן ולאחסן את התמונות. (ג) פתח התצלום הפונדוס בתוכנית המחשב בסיוע ניתוח. מארק (D) המיקום של סיב אופטי ב"דיסק סנטר ו- (E) מנחה את התוכנה באופן אוטומטי לזהות את השפה של דיסקים אופטיים, להציב רשת מדידה. (F) לבנות כלי לשרטוטים בהתבסס על השבילים כלי השיט, ולהניח כלי מכסה כדי להעריך על הקוטר של כלי. (G) התאם הכלי שגוי לשרטוטים ואת כלי מכסה באופן ידני. (H) מדד ספקטרום של פרמטרים כלי הדם ברשתית, כולל קליברים כלי, tortuosity, ממד פרקטל, נגע הסתעפות. צעד (D) שלב (F), ועל שלב (H) ניתן לבצע באופן אוטומטי על-ידי תוכניות מסוימות ניתוח בסיוע מחשב. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. לכידת תמונות הפונדוס בעזרת מצלמה הפונדוס. תוכנית
    1. התור על המצלמה הפונדוס ועל ההשקה לכידת התמונה במחשב. הנח את הסנטר של הנושא כראוי על chinrest עם המצח נגד הרצועה ראש. העבר את ידית שליטה ליישור אלומת האור כראוי לנושא ’ תלמידו s.
    2. יישר את נקודות תאורה עד שניהם מופיעים הקטן משני הצדדים את הכוונת. להזיז את המטרה קיבוע חיצוני כדי להנחות את הנושא ’ s עיניים עד התקליטור האופטי הוא במרכז בעינית האזורים של הריבית (ROI) הם בתוך הגבולות. להתאים את הידית התמקדות להתמקד על פני הרשתית.
    3. יש נושא בחוזקה מסתכל למטרה קיבוע חיצוני ולהבטיח את הנושא ’ s עיניים לא יהיו מלאים דמעות.
    4. נלחצים לחצן שחרור תריס כדי ללכוד את התמונה ( איור 1 א').
    5. לבדוק את טיב התצלום הפונדוס בשבי, באמצעות איור 2A כסטנדרט. למחוק את התמונה וחזור על התהליך רכישה של התמונה (קרי, שלב 2.1.1 כדי 2.1.4) אם התלמיד לקוי מורחבים ( איור 2B), הדיסק האופטי אינו במרכז התמונה ( איור 2C), או התמונה לא בפוקוס ( איור דו-ממדי).
    6. לשמור את התמונה בתבנית TIFF עם רזולוציה ניתן לבדיקה (כלומר, כ 3000 פיקסלים x 2,000 פיקסלים, ב יותר מ 150 dpi).
      הערה: הפרוטוקול אפשר לעצור כאן.
    7. חזור על צעדים 2.1.1 כדי 2.1.6 לרכוש תמונות הפונדוס לנושאים אחרים.
    8. בחר מדגם 10% של תמונות באופן אקראי, למדוד את גובהם של דיסקים אופטיים בתמונות האלה ( איור 3). לחשב את פקטור המרת תמונה (ICF) תוך שימוש בנוסחה:
      ICF = 1,800 מיקרומטר / (ממוצע פיקסל גובה של דיסקים אופטיים של תמונות שנדגמו).
    9. להעלות את התמונות שנתפסו הפונדוס לשרת המבוסס על ענן צמתים ולהזין את פרטי המחקר הרלוונטי, כולל את פקטור המרה של תמונה (ICF) ( איור 1B).
      הערה: הפרוטוקול אפשר לעצור כאן. תוכניות אחרות המחשב בסיוע ניתוח עשויים להשתמש בשיטות אחרות שאינן מבוססות על ענן כדי לארגן את התמונות ולהקליט ICF.

Figure 2
איור 2: הפונדוס תצלומים באיכות אופטימלית, שיוצרת. יש לבדוק את איכות התמונה של תצלום הפונדוס מיד לאחר ייבוא תמונות, כמו איכות התמונה משפיע ישירות על המידה עוקבות של פרמטרים של כלי הדם ברשתית. צריך להיות מושלך התמונה אם נצפית אחת לפריטים אלו. תמונות אלה נלכדו באמצעות מצלמה הפונדוס של 50°. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 3
איור 3: חישוב של הגורם המרת תמונה (ICF). כדי לחשב את ICF, לבחור באקראי מדגם 10% של תמונות מן המחקר (שלב 1). לאחר מכן, למדוד הגובה של דיסקים אופטיים (בפיקסלים) מן התמונות לטעום (שלב 2). לחשב את ICF תוך שימוש בנוסחה: ICF = מיקרומטר 1800 / (פיקסל גובה של דיסקים אופטיים של תמונות שנדגמו ממוצע), איפה מיקרומטר 1800 בקירוב את הגובה של דיסק אופטי רגיל (שלב 3). כמו אפקט ההגדלה רזולוציית תמונה שונים מצלמה מצלמה, זה הכרחי לחשב של ICF מדויק לכל מצלמה בשימוש. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. תפתח את התמונה הפונדוס בתוכנית ניתוח בסיוע מחשב. לבנות כלי לשרטוטים ולהניח כלי מכסה להערכת ברשתית.
    הערה: בחלק זה, התוכנית SIVA משמש כדי להמחיש את ההליכים. עם זאת, התוכנית שיבה יכול להיות מוחלף על ידי תוכניות אחרות ניתוח בסיוע מחשב זמין. בנוסף, צעדים 2.2.2 כדי 2.2.3 מתבצעות באופן אוטומטי על-ידי ניתוח המחשב בסיוע כמה תוכניות כאשר תצלום הפונדוס הוא נפתח (קרי שלב 2.2.1).
    1. לפתוח את התמונה הפונדוס עם התוכנית ניתוח בסיוע מחשב ( איור 1C).
    2. סמן את המיקום של המרכז דיסקים אופטיים ( איור 1D).
      1. לחץ “ מרכז OD ” כפתור בלוח הפונקציה left; סמן העכבר יוחלפו על ידי עיגול ירוק.
      2. להעביר את העיגול הירוק למרכז התקליטור האופטי (OD) ולאחר שמאל לחץ כדי לתקן את המעגל.
      3. להנחות את התוכנה באופן אוטומטי להציב רשת מדידה, לבנות כלי לשרטוטים צביעy כלי מכסה ( איור 1E ו- 1F).
        הערה: כלי כריכות הם קווי מדידה מעריכים מפושקות ברוחב לומן הפנימי של כלי.
        1. לחץ “ למצוא OD ” כפתור תציג את התוכנה כדי לזהות את שפת יתר ובאותו מקום 4 עיגולים קונצנטריים ברשת מדידה, בהתבסס על המיקום של המרכז OD.
        2. לחץ “ תהליך ” כפתור כדי להתחיל את תהליך המעקב אחר כלי אוטומטי.
  2. הכוונון שגויה כלי לשרטוטים באופן ידני. התחל את הבדיקה של ה-12 o ’ שעון עמדה בצורה עם כיוון השעון כדי להבטיח כי כל כלי לשרטוטים מאומתים.
    1. בדוק כי סיב אופטי מדויק התקליטור, הרשת מדידה ממוקם כהלכה. להוספת רשת מדידה ידנית ביצוע השלבים 2.2.2 כדי 2.2.3, אם המעגל הפנימי לא מדויק המתאר השפה דיסקים אופטיים ( איור 4A).
    2. עזב לחץ כדי לבחור כלי tracing(s) עם סוג אניה שגוי (רבים לעומת venules) ולחץ “ לסוג כלי (T) ” כפתור כדי לשנות את סוג כלי.
      הערה: רבים מצורפים לסחורות המסומנות באדום, לוחיות ההסבר venules בכחול. רבים ניתן להבדיל בין venules בהתבסס על הבדלים פיזיולוגיים שלהם. לדוגמה, venules הם בדרך כלל כהה בצבעו רחב יותר רבים. כלי עם אותו סוג כלי בדרך כלל לא לחצות אחד את השני.
    3. הרחב כלי לא שלם לשרטוטים שלבים 2.3.3.1 כדי 2.3.3.2 ( איור 4B).
      1. השימוש הסמן כדי ללחוץ בקצה הדיסטלי של העקיבה כלי לא שלם. שמאל לחץ בנקודות לאורך השביל כלי כדי להרחיב את העקיבה הקיבול.
      2. לעצור את תהליך המעקב אחר כאשר בקצה הדיסטלי של הספינה מתמלאת. לעצור את העקיבה במלון העיגול הלבן החיצוני ביותר, אם החלק הדיסטלי של כלי השיט נמצא מחוץ לרשת מדידה (ראה איור 4B).
    4. להתאים את כלי השיט לשרטוטים אם הם השבילים כלי השיט לא איתרו כראוי באתר מוצלב ( איור 4C).
      1. לחץ “ בחר ” הלחצן ולאחר מכן לחץ על נקודת שגוי של העקיבה כלי השיט. לחץ “ Brea(k) Seg ” כפתור כדי לנתק את העקיבה הקיבול על הנקודה שנבחרה. בחר את המקטע המנותקת ולחץ “ (דל) Seg ” כפתור כדי למחוק את זה
      2. מחדש לבנות עקיבה כלי חדש באמצעות שלבים 2.3.3.1 ו 2.3.3.2.

Figure 4
איור 4: שגיאות נפוצות של auto-העקיבה. העקיבה כלי אוטומטי לא לגמרי מדויק, שינויים ידניים נדרשים כדי להבטיח את הדיוק מדידה. איור זה מציג את השגיאות הנפוצות של auto-העקיבה ומדגים תוצאות אופטימליות לאחר שינויים ידניים. (א) מרכז תקליטורים אופטיים של שגוי מסומן, הפניה זו כדי סטייה של הרשת מדידה, העשויים להשפיע על המדידות עוקבות. באופן אידיאלי, העיגול הפנימי ביותר של הרשת מדידה צריכה חלוקה לרמות השפה דיסקים אופטיים. עקיבה כלי לא שלם (B) עלול להוביל המדידה שגוי של ממד פרקטל, tortuosity, וכו שהשביל הקיבול צריך ניתן לייחס עד הסוף של כלי השיט. כאשר החלק הדיסטלי של כלי השיט נמצא מחוץ לרשת מדידה, ניתן לעצור העקיבה במלון העיגול הלבן החיצוני ביותר. (ג) כלי לשרטוטים באתרי מוצלב כפופים נטייה גבוהה יותר של טעות, הם דורשים תשומת לב מיוחדת. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. להניח כלי מכסה על כל כלי מקטעי ולבטל את השמיכה שגוי באופן ידני.
    1. לחץ “ למצוא מכסה ” לחצן להניח כלי מכסה על כל כלי מקטעי אוטומטית.
    2. לבדוק אם כל כלי מכסה ממוקמים בצורה נכונה. שמאל לחץ וגרור הסמן לנטרל את כלי השיט מכסה אם הכיסויים אינם זיון מאונך כלי הדם ( איור 5A), הנתיב כלי זה יוסתר על-ידי כלי אחר ( איור 5B), או מכסה מגזים או להמעיט את רוחב הכלי לומן ( איור 5C).

Figure 5
איור 5: כלי שגוי מכסה. איור זה מציג דוגמאות של כיסויים כלי שגוי זה צריך להיות פעיל ולא נכללו המדידה עוקבות. מכסה הקיבול צריך יופעלו אם הם אינם בניצב בכלי הדם (A). בנוסף, כריכות הקיבול צריך גם לנטרל התקפות הספינה שמאתרים מעורפל תחת עוד כלי-קיבול (B), או השמיכה כלי לא יכול לייצג מפושקות ברוחב של כלי השיט (C). אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. למדוד פרמטרים כלי הדם ברשתית לשרטוטים את הכלי, את השמיכה כלי
    הערה: 2.5 שלב מתבצע באופן אוטומטי על-ידי תוכנית המחשב בסיוע ניתוח.
    1. תווית הדיסק אזור 0.5-1.0 קטרים מן השוליים דיסקים אופטיים אזור ב', וכן על הקוטר דיסק באזור 0.5-2.0 מן השוליים דיסקים אופטיים אזור C 18 ( איור 6A), על פי פרוטוקול שונה של טרשת עורקים סיכון קהילות (ARIC) ללמוד 19.
    2. מידה קוטר כלי הדם ברשתית של אזור ב' והן אזור C, באמצעות שיטה אימצו אותו באופן נרחב ששונתה מ ARIC לימוד 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 , 25 , 26 ( איור 6B).
      1. למדוד אורך הכלי כיסויים רבים הגדול שש, את שש venules הגדול ביותר להערכת כלי ברשתית קליברים.
      2. לסכם את רשתית arteriolar ו venular קליברים כמו עורק רשתית מרכזי שווה ערך (CRAE) ואת הרשתית המרכזי הוריד שווה ערך (CRVE) בהתאמה 17 באמצעות Knudtson המתוקן את – פר-האברד נוסחה 18 , 19.
    3. לזהות כל כלי באזור C עם רוחב > 40 µm. לחשב את tortuosity arteriolar, venular ברשתית של האינטגרל עקמומיות בריבוע הכולל לאורך לשרטוטים כלי השיט, לנרמל את הערך עם קשת סה כ אורך, בואינג, נקודות של גוון 27 , 28.
    4. לחשב את הסכום הכולל, arteriolar, ו venular פרקטל מידות מאזור C, באמצעות הוקמה “ שיטת ספירת תיבת ” 29 , 30 , 31.
      1. לחלק את התמונה סדרת ריבועים בגודל שווה.
      2. לספור את מספר התיבות המכיל מקטע של תצלומי מעקב כלי הקיבול.
      3. חזור על התהליך באמצעות סדרה של ריבועים בגודל שווה עם גדלים שונים-
      4. להתוות את הלוגריתם של מספר תיבות המכילות את כלי השיט לשרטוטים נגד הלוגריתם של הגודל של התיבות, לחשב את השיפוע של קו שנוצר; זה הממד פרקטל.
    5. לזהות כלי עם נגע הסתעפות הראשון באזור C ולחשב את הזוויות (θ באמצעות) subtended בין הראשונה בת שתי ספינות 32 ( איור 6C). לחשב את הערך הממוצע להשיג זווית מסעף הממוצע.
    6. לחשב את המקדם מסעף מאזור C באמצעות הנוסחה:
      (ד 1 2 + d 2 2) /d 0 2, שבו d 0 הוא שהאיכות המטען מרושע, d 1 ו- d 2 האם הקליעים סניף רשע ( איור 6C).
  2. לסגור את החלון לדירוג. לחץ על “ שלח ” בתיבת הדו-שיח מוקפצים כדי להעלות את התמונה מדורגת בשרת המבוסס על ענן צמתים ולהקליט את הפרמטרים נמדד באופן אוטומטי כלי הדם ברשתית.

Figure 6
איור 6: כימות להערכת ברשתית. (א) אזור B (כהגדרתו 0.5-1.0 דיסק קטרים מן השוליים דיסק) משמש למדידת קיבול קליברים של אזור ב' על פי הסיכון טרשת עורקים במחקר קהילות. אזור C (כהגדרתו 0.5-2.0 דיסק קטרים מן השוליים דיסק) משמש למדידת קיבול קליברים של אזור C וקשת של רשת כלי הדם ברשתית הפרמטרים (כגון tortuosity, פרקטל ממד נגע הסתעפות). (B) כלי סיפורי כיסוי הם קווי המדידה המשמש להערכת כלי ברשתית קליברים (או קטרים). כלי שגוי מכסה צריך באופן ידני לא ייכללו המדידה. (ג) עבור כל כלי שיש נגע הסתעפות הראשון שלהם בתוך אזור C, התוכנית באופן אוטומטי מודד את הזוויות מסעף (θ באמצעות) של ההסתעפות הראשון. בנוסף, המקדם מסעף גם מחושבת באמצעות הנוסחה: מקדם מסעף = (ד 1 2 + d 2 2) /d 0 2, כאשר d 0 הוא המטען קליבר, ו d 1 ו- d 2 הם הקליעים סניף. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

3. להעריך את עובי GC-IPL ו RNFL

Figure 7

איור 7: תרשים סכמטי מציג את ההליכים של מדידת עובי RNFL ו- GC-IPL- טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (אוקטובר) יכול לשמש למדידת עוביים של גנגליון תא-הפנימית plexiform בשכבה (GC-IPL), השכבה סיבי עצב ברשתית (RNFL). (A, B) למדוד את עוביים GC-IPL ו RNFL באמצעות אנרגיה “ קוביית מקולרי ” ו “ דיסקים אופטיים קוביה ” פרוטוקולים סריקה בהתאמה. (C, D) בדוק את איכות התמונה מיד לאחר ייבוא תמונות. למחוק את התמונה ' וחזור על הסריקה, אם עוצמת האות הוא קטן יותר מאשר 6, או חפצי אמנות תנועה מזוהים. (E, F) לאחר מכן, מנחה את התוכנית ניתוח מובנה באופן אוטומטי לנתח את התוצאה ולהפיק דוח לפרשנויות. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. לבצע ייבוא תמונות באמצעות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (OCT).
    1. פתח את התוכנית OCT ובחר “ קוביית מקולרי ” סריקה בפרוטוקול כדי להפעיל סריקה חדשה מקולרי ( איור 7 א).
    2. אתר התלמיד האשנב איריס על-ידי התאמת את chinrest. הורד את התאורה אם גודל האישון קטן מדי.
    3. לחץ “ פוקוס אוטומטי ” לחצן ולאחר מכן “ מטב ” כפתור כדי לשפר את איכות התמונה.
    4. להורות את הנושא למצמץ כמה פעמים מיד לפני תחילת הסריקה.
    5. לחץ “ לכידת ” כפתור כדי להתחיל את הסריקה כאשר הגבול המקיף את הלחצן הופך ירוק. להנחות את הנושא כדי להתמקד המטרה קיבוע חזותי במהלך ייבוא תמונות כדי למנוע תנועה חפצים.
    6. לבחון את איכות הסריקה באמצעות איור 7C כסטנדרט. למחוק את התוצאה וחזור על הסריקה אם עוצמת האות הוא קטן יותר מאשר 6 ( איור 8A), או חפצי אמנות תנועה מזוהים (שצוין על-ידי רציפות של כלי דם) ( איור 8 ב').
    7. לשמור את התוצאה סריקה.
    8. חזור על צעדים 3.1.1 כדי 3.1.7 בעין אחרת.
    9. לבצע בסריקה ראש עצב הראייה עם “ קוביית דיסקים אופטיים ” סריקה להלן פרוטוקול צעדים 3.1.2 ל 3.1.9 ( איורים 7 ב וד 7).

Figure 8
איור 8: תת אופטימלית תוצאות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית. תוצאות תת אופטימלית נפוצות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (אוקטובר) לכלול עוצמת אות נמוכה (A) (ערך כוח < 6), וחפצי תנועה (B). איכות הסריקה להותירה מיד לאחר ייבוא תמונות, הסריקה צריכה להיות חוזרת אם לפריטים אלו הם נתקלו. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

  1. להפיק תדפיס של ניתוח של עובי GC-IPL מקולרי.
    1. בחר “ קוביית מקולרי ” סרוק רשומות של שתי העיניים בממשק ניתוח.
    2. לחץ “ גנגליון תא OU ניתוח ” ליזום האלגוריתם ניתוח אוטומטי כדי להעריך את עובי GC-IPL של הסריקה ( איור 7-אי).
      הערה: שלב 3.2.2 הושלמה באופן אוטומטי על-ידי האלגוריתם ניתוח.
      1. צור של 14.13 מ מ 2 ממורכז fovea אליפטית טבעת בעלת אופקי רדיוסים הפנימיים והחיצוניים של 0.6 מ"מ ו- 2.4 מ"מ, בהתאמה, אנכי רדיוסים הפנימיים והחיצוניים של 0.5 מ מ ו- 2.0 מ מ, בהתאמה.
        הערה: הגודל והצורה של טבעת אליפטית לציית מקרוב האנטומיה מקולרי, ובכך להתאים לאזור איפה RGCs העבה ביותר ב- 33 , עיניים רגיל 34. שטחה של הטבעת הפנימית של טבעת שאינו נמדד, GC-IPL באזור זה הוא דק מאוד.
      2. קטע הגבול החיצוני של RNFL ואת הגבול החיצוני של השכבה הפנימית plexiform (IPL) כדי לאתר את GC-IPL ( איור 9).
      3. למדוד את הממוצע, מינימום 6 וסינרגיה (עליון, superotemporal, superonasal, inferonasal, inferotemporal נחות,) בעוביים של GC-IPL מקולרי בתוך fovea-cenטבעת אליפטית tered.
      4. להשוות את עוביים GC-IPL נמדד למכשיר ’ s פנימי תואם גיל נורמטיביים מסד נתונים וליצור סטיית מפה ומפה חשיבות
      5. הדו ח את תוצאות המדידה התדפיס ניתוח.
    3. לשמור את התדפיס ניתוח בתבנית .pdf.

Figure 9

איור 9: שכבות הרשתית משמש הערכה של מבנה עצביים ברשתית. השכבה סיבי עצב ברשתית (RNFL) נמדד באמצעות עצב הראייה ראש אלגוריתם (ONH), ואילו השכבה plexiform של התא-הפנימית גנגליון נמדד באמצעות האלגוריתם ניתוח (GCA) תא גנגליון. האלגוריתם ONH מקטעים לגבולות הפנימיים והחיצוניים RNFL כדי למדוד את עובי RNFL. האלגוריתם GCA מזהה את הגבול החיצוני של השכבה סיבי עצב ברשתית (RNFL), השכבה הפנימית plexiform (IPL) להניב משולב עובי השכבה תא גנגליון (שזכתה), את IPL. עוביים של שזכתה ו IPL את נמדדים יחד, כמו גם הגבול בין שזכתה IPL אנטומית לא ברור. עובי משולב שזכתה ו- IPL (קרי GC-IPL) עם זאת, עדיין מעיד על הבריאות של RGCs. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר מזה איור.

  1. ליצור את התדפיס ניתוח של עובי RNFL ( איור 7F).
    1. בחר “ קוביית דיסקים אופטיים ” סרוק רשומות של שתי העיניים בממשק ניתוח.
    2. לחץ “ ONH וניתוח OU RNFL ” ליזום האלגוריתם ניתוח אוטומטי כדי להעריך את עובי RNFL הסריקה.
      הערה: צעדים 3.3.2.1 כדי 3.3.2.6 יכול להתבצע באופן אוטומטי על ידי האלגוריתם ניתוח.
      1. למדוד את עובי RNFL בכל נקודה סרוק וצור במפת עובי RNFL.
      2. זיהוי התקליטור האופטי על ידי גילוי נקודה שחורה ליד המרכז של הסריקה בעל גודל וצורה בקנה אחד עם טווח disc. סיב אופטי
      3. למקם רשת מדידה של 3.46 מ מ קוטר סביב התקליטור האופטי על המפה עובי RNFL.
      4. למדוד ולחשב את גלובל, ארבע-הגזרות (הזמני, האף לכוחו של), ו- 12 שעות שעון parapapillary RNFL עוביים של רשת מדידה.
      5. להשוות את עוביים RNFL שנמדד למכשיר ’ s פנימי תואם גיל נורמטיביים מסד נתונים וליצור סטיית מפה ומפה חשיבות.
      6. הדו ח את תוצאות המדידה התדפיס ניתוח.
    3. לשמור את התדפיס ניתוח בתבנית .pdf.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Figure 10
איור 10: דוגמה כדי להראות את ההבדלים להערכת רשתית בין נושא רגיל נושא המודעה. בהשוואה לנושא. נורמאלי, צילום הפונדוס של הנושא לספירה הופיע כלי צר יותר קליברים (CRAE של אזור B, מיקרומטר 116.4 לעומת 156.4 מיקרומטר; CRVE של אזור ב', מיקרומטר 186.9 לעומת 207.5 מיקרומטר; CRAE של אזור C, מיקרומטר 138.5 לעומת 165.8 מיקרומטר; CRVE של אזור ג', מיקרומטר 206.6 לעומת 232.2 מיקרומטר), פרקטל כלי הדם ברשתית קטן ממדים (ממד פרקטל הכולל, 1.472 לעומת 1.517 ממד פרקטל arteriolar, 1.246 לעומת 1.316; ממד פרקטל venular, 1.253 לעומת 1.273), גבוה יותר רשתית כלי הדם tortuosities (arteriolar tortuosity [104], 0.61 לעומת 0.48; venular tortuosity [104], 1.41 לעומת 0.50).  תמונות אלה נלקחו בשבי בעזרת מצלמה הפונדוס 50 מעלות, נותחו באמצעות השיטה המתוארת בפרוטוקול. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

פרשנות של הפרמטרים כלי הדם ברשתית: עם הפרוטוקול שלנו ניתן למדוד פרמטרים של כלי הדם ברשתית מהתמונות הפונדוס. פרמטרים אלה מציינים את מצב להערכת ברשתית, אשר בתורו עשוי לשקף שינויים דומים להערכת מוחי. איור 10 מראה הצילומים הפונדוס המתקבל נושא המודעה ונושא בריא. הפרמטרים כלי הדם ברשתית דיווח בטבלה 1 נמדדו מהתמונות האלה הפונדוס באמצעות השיטה המתוארת ב פרוטוקול זה.

המודעה רגיל
CRAE של אזור ב' (מיקרומטר) 116.4 156.4
CRVE של אזור ב' (מיקרומטר) 186.9 207.5
CRAE של אזור C (מיקרומטר) 138.5 165.8
CRVE של אזור C (מיקרומטר) 206.6 232.2
פרקטל הכולל ממד 1.472 1.517
ממד פרקטל arteriolar 1.246 1.316
ממד פרקטל venular 1.253 1.273
Arteriolar Tortuosity (x104) 0.61 0.48
Venular Tortuosity (x104) 1.41 0.50
מקדם מסעף arteriolar 2.43 1.49
זווית מסעף arteriolar (מעלות) 67.17 81.16
מקדם מסעף venular 1.42 1.62
זווית מסעף venular (מעלות) 60.11 73.19

טבלה 1: הבדלים בפרמטרים בכלי הדם של רשתית בין נושא המודעה לבין נושא נורמלי. הפרמטרים כלי הדם ברשתית נמדדו מהתמונות הפונדוס המוצג באיור10. בהשוואה לנושא. נורמאלי, הנושא לספירה הראו הפחתה קליברים קיבול (דהיינו CRAE ו- CRVE) ממד פרקטל, אבל הראה עלייה ב- tortuosity. בנוסף, זוויות מסעף ואת מקדמי הסתעפות של הנושא לספירה סטה גם מהערכים אופטימלי בהתאמה.

קליברים כלי רשתית
בהשוואה לנושא. נורמאלי, הצילום הפונדוס של הנושא לספירה (איור 10) הראו ירידות הן CRAE והן CRVE של אזור ג' (מיקרומטר 138.47 ו- 206.61 מיקרומטר, בהתאמה), בהשוואה להנושא בריא (מיקרומטר 165.82 ו- 232.22 מיקרומטר, בהתאמה).  CRAE ואת CRVE מסכמים את הקליעים כלי ברשתית, אשר דומות הרוחב של לומן פנימיים רבים ברשתית, venules, בהתאמה. לפיכך, הפחתות CRAE ו- CRVE לציין מוכללת שצמצם רבים ברשתית והן venules, מציע בתפקוד microvascular35.

רשת כלי הדם ברשתית פרמטרים
ראשית, tortuosities arteriolar, venular ברשתית של הנושא לספירה (0.613-10-4 ו- 1.41 x 10-4, בהתאמה) היו גבוהות יותר של הנושא הרגילה (0.476-10-4 ו- 0.501 x 10-4, בהתאמה). Tortuosities כלי הדם גבוה יותר מציינים כי כלי הדם ברשתית הם בדרך כלל יותר ישר בנושא לספירה.

שנית, הנושא לספירה גם החלישה מידות פרקטל ברשתית (פרקטל הכולל ממד, 1.472; arteriolar פרקטל ממד, 1.246; ממד פרקטל venular, 1.253) בהשוואה לנושא בריא (ממד פרקטל הכולל, 1.517; arteriolar פרקטל ממד, 1.316; פרקטל venular ממד, 1.273). מאז פרקטל מידות מייצגים מידות "גלובל" המסכמים את מסעף המורכבות network30 כלי הדם ברשתית, פרקטל מצומצם מידות מציינים להערכת ברשתית מורכב פחות בנושא לספירה.

שלישית, רוב הפרמטרים ברשתית נגע הסתעפות של הנושא לספירה חרג מהערך אופטימלית. באופן ספציפי, arteriolar, venular מסעף הזוויות של הנושא לספירה (67.17° ו 60.109°, בהתאמה) היו רחוק יותר ערכים אופטימלית, המהווים כ 75o 36, בהשוואה הנושא נורמלי (81.16 °, 73.19 °, בהתאמה). יתר על כן, המקדם מסעף arteriolar של הנושא לספירה (2.432) מתחה חרג מהערך אופטימלית, המהווה כ 1.2636. זה מייצג עלייה שטח חתך לרוחב פלוקה37.

פרשנות של פרמטרים עצביים ברשתית
עם הפרוטוקול שלנו אמור להיות מסוגל להשיג שני תדפיסים ניתוח מציג את הממוצע וסקטוריאלית עוביים של RNFL ושל GC-IPL (מאויר על ידי איור 11 א , 11 ב, בהתאמה).  בזמן המדידות RNFL לשקף את בריאותו של אקסונים unmyelinated של RGCs, המידות GC-IPL מצביעים על הבריאות של גופי תאים דנדריטים של RGCs. מאז בגודל של גוף התא מהרשות לשיקום האסיר הוא 10 - 20 פעמים קוטר האקסון שלהם, עובי GC-IPL הוכח להיות קשורה חזק יותר פגיעה קוגניטיבית38.

שני הדו חות, שלוש מפות הוצגו לסייע הפרשנות, כלומר (א) עובי מפות, מפות (ב) סטיית ו- (ג) משמעות מפות. מפות עובי, צבעים חמים יותר מייצג ערכים גבוהים יותר של עובי, צבעים מגניב מייצג ערכים נמוכים יותר עובי; במילים אחרות, צפופה הכתום/הצהוב טבעת, עבה השכבה ברשתית מודאג. התוכנה גם משווה את עוביים מדודה של המכשיר במסד פנימי תואם גיל נורמטיביים, ומייצר סטיית מפות ומפות משמעות. המפות סטייה, פיקסל סופר מוצג בצבע אדום או צהוב אם הערך עובי נופל מחוץ 99% או בטווח centile 95-99%, בהתאמה. במשמעות מפות, השכבה ברשתית מודאג מחולק מגזרים שונים, כפי הרשתית לא סביר homogeneously להיות מושפעות דמנציה. הערך עובי בכל מגזר הוא דיווח, בכל מגזר יש גם קטגוריות מקודדות לפי צבעים כדי להתאים את התוצאה השוואה, עם ערכים בטווח הנורמלי בירוק (p = 5 עד 95 אחוז), ערכים גבוליים בצהוב (1% < p < 5%), ואת הערכים מחוץ לטווח הנורמלי באדום (p < 1%).

ההעתקים ניתוח של RNFL ו- GC-IPL ב נושא הפרסום מוצגים באיור 11 א , איור 11B בהתאמה. דהיית צבעים חמים ואת המראה של אור כחול באזורים המפות עובי של שני הדו חות מציין דילול של GC-IPL ו RNFL בנושא לספירה. בעוד דילול של GC-IPL מרמז אובדן מהרשות לשיקום האסיר, דילול של RNFL מצביע על אובדן של אקסונים מהרשות לשיקום האסיר. בנוסף, מספר ענפי המפות משמעות לוחיות ההסבר הן אדום או צהוב, רומז כי עוביים RNFL ו- GC-IPL האזורים המתאימים ביותר מופחתים לספירה הנושא. האזורים המדויק של דילול גם ניתן לאבחן על ידי הפיקסלים סופר אדום או צהוב המפות סטייה.

Figure 11
איור 11: ניתוח תדפיס של מבנה עצביים ברשתית מנושא AD- דילול של RNFL ושל GC-IPL בנושא AD מסומן על ידי הנוכחות של יותר באזורים המפות עובי כחול בהיר. סדר הגודל של דילול נחשב חריג לאחר לעומת האוכלוסייה הנורמטיבית תואם גיל; המגזרים אדומים מציינים הערך עובי של האזורים המתאימים נפל מחוץ לטווח הנורמלי (p < 1%), בעוד המגזר צהוב מציין ערך גבולי באזור המקביל (1% < p < 5%). האזורים המדויק של RNFL ושל GC-IPL דליל גם ניתן לאבחן על ידי סטיית מפות, שבו אדום וצהוב סופר הפיקסלים (חצים אדומים) לציין הערכים עובי המקומות המתאימים ביותר נפלה מחוץ 99% או בטווח אחוזון 95 – 99%, בהתאמה. כולם ביחד, מפות אלה מראים כי עוביים RNFL והן GC-IPL היו באופן חריג מופחת בנושא לספירה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Unanalyzable או Ungradable תמונות רשתית: ייתכן הפונדוס צילומים או סריקות OCT unanalyzable בשל מספר סיבות. לגבי סריקות OCT, GC-IPL או RNFL כשל פילוח עלולה להתרחש עקב פתולוגיות ברשתית, כגון הקשורות לגיל ניוון מקולרי, רטינופתיה סוכרתית, קרום על פני רישתית. איור 12A מדגים דוגמה של פילוח כשל עקב בצקת מקולרית סוכרתית. גם הוכח כי מדידות עובי ואיכות הסריקה OCT עשויה להיות מושפעת יובש בעיניים39, קטרקט40,41,42,43, רטובות, נוספות לאטימות בזגוגית 44 , 45. בנוגע הפונדוס תצלומים, מדידת פרמטרים של כלי הדם ברשתית עשוי גם להיות מוגבל בשל אטימות מדיה (כגון קטרקט), אשר משפיע על נראות להערכת ברשתית (איור 12B).

Figure 12
איור 12: Unanalyzable תמונות ברשתית. בעוד שניתן למנוע ביותר שיוצרת תוצאות בשיטות המתוארות, מספר סוגים של תמונות הרשתית unanalyzable, צריכים להיות מושלך. (א) פילוח כשל עלולה להתרחש באוקטובר כמה סריקות עקב פתולוגיות ברשתית, לרבות הקשורות לגיל ניוון מקולרי, רטינופתיה סוכרתית קרום על פני רישתית. איור זה מדגים כישלון פילוח עקב בצקת מקולרית סוכרתית. (B) תצוגת רשתית להערכת יכול להיות מופחת על ידי האטימות מדיה, כגון אטימות עקב קטרקט. איור זה מדגים כי מדיה חמור אטימות יכול לטשטש את להערכת ברשתית, לעיבוד התמונה unanalyzable. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

פרמטר אזור נמדד פרשנות וההתאגדות המדווחת עם AD
קוטר הכלי רשתית
המקבילה Arteriolar ברשתית המרכזית (CRAE) אזור ב' & C ♦ שינויים המקבילה arteriolar ברשתית המרכזית (CRAE), המקבילה venular ברשתית המרכזית (CRVE) להצביע על היצרות כלי ברשתית מוכללת או הרחבת, ולא יכול להציע עדין בתפקוד microvascular35.
♦ דווח כי גדל CRVE משויכת דמנציה התקרית46, דמנציה וסקולרית46, מחלת אלצהיימר47,48משויכים ירד CRVE ו- CRAE.
המקבילה Venular ברשתית המרכזית (CRVE) אזור ב' & C
רשת כלי הדם ברשתית פרמטרים
פרקטל מידות (dF) אזור C ♦ פרקטל ממד מייצג מידה "מאקרו" שמסכם את המורכבות הסתעפות של רשת כלי הדם ברשתית30; ערך גדול יותר מצביע על דפוס מסעף מורכבים יותר.
♦ יש סוברים כי מופחת פרקטל ברשתית ממד היתה משויכת דמנציה47,48,59 ו פונקציה קוגניטיבית60.
Tortuosity
(נזיקין)		 אזור C ♦ Tortuosity משקף את יושר כללי של כלי ברשתית, עם tortuosity קטן יותר הערך מציין ישר כלי ברשתית.
♦ הוצע אשר גדל venular tortuosity, arteriolar tortuosity הקשורים לספירה62.
מסעף זווית
(BA)		 אזור C ♦ הערך האופטימלי של תואר ראשון הוא כ 75o 36
♦ שינוי בזווית מסעף עשוי להצביע על שינויים63,זרימת דם64,65,בתפקוד אנדותל66 , הנחתה ב רוויית החמצן67.
מסעף מקדם (בי סי) אזור C ♦ הערך האופטימלי של לפנה ס הוא כ 1.2636.
♦ חריגה מהערך אופטימלית עשוי להגביר את האנרגיה עולה, להפחית את היעילות של מחזור הדם וחילוף תחבורה37.

בטבלה 2: פירושים מהפרמטרים העיקריים כלי הדם ברשתית. קליברים הכלי והרשות רשת כלי הדם ברשתיתrameters הן שתי קטגוריות עיקריות של פרמטרים שדווחו על-ידי התוכנית ניתוח בסיוע מחשב. CRAE, CRVE המסמך כללית כלי ברשתית היצרות או הרחבת, המשקף עדין בתפקוד microvascular ברשתית. רשת כלי הדם ברשתית פרמטרים ללכוד את "optimality" ועל "יעילות" של התפלגות דם ברשתית ברשת, אשר בתורו משקפים בשלמות microcirculation מוחי.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

פרוטוקול זה מתאר את ההליכים לכמת שינויים עצביים ואת כלי הדם הרשתית ויוו. כפי הרשתית מניות מקורות embryological דומה, תכונות אנטומיות, מאפיינים פיזיולוגיים עם המוח, השינויים ברשתית אלה עשוי לשקף שינויים דומים של להערכת ומבנה עצביים במוח.

כפי שמוצג באיור 10 וטבלה 1, הנושא לספירה הראה קליברים כלי ירידה בהשוואה לנושא בריא. בעבר דווח כי ירידה CRVE ו CRAE קשורים עם מחלת אלצהיימר46,47, למרות שזה לא הוא ציין בעקביות48.

יתר על כן, הנושא לספירה גם הראה ירידה פרקטל מידות, גדל tortuosities בכלי הדם, ואת מקדמי מסעף שיוצרת וזוויות מסעף בהשוואה לנושא בריא. שינויים אלה מצביעים על שינויים בתבניות גיאומטריות הכללית של רשת כלי הדם ברשתית49,50,51,52,53,54, 55,56. מאז תבנית הסתעפות של רשת כלי הדם, לפי העיקרון של מורי, מפותחת מבחינה מבנית כדי למזער את האנרגיה הדרושה כדי לשמור על זרימת דם57, פרמטרים אלה גם ללכוד את מידת "optimality" ו- "יעילות" של דם הפצה ברשת כלי הדם ברשתית, אשר בתורו עשוי לשקף את תקינות microcirculation מוחי58. דווח הממד ההוא פרקטל ברשתית מופחתת מזוהה עם דמנציה47,48,59 function60 קוגניטיבית, שעשוי להיות קשור נזקים microvascular שמוביל רשתית היפוקסיה61.  Tortuosities venular, arteriolar מוגבר מוצגים גם להיות מזוהה עם AD62. לגבי הפרמטרים נגע הסתעפות ברשתית, sub-optimality הזויות מסעף ציון הרשת כלי הדם ברשתית בנושא AD יש ירידה היעילות של רקמות זלוף והגדילה אובדן אנרגיה37. שינוי בזווית מסעף עשוי גם להעיד על שינויים ב-63,זרימת דם64,65,בתפקוד אנדותל66ו הנחתה של חמצן רוויה67. בנוסף, סטייה הערך האופטימלי של מקדם מסעף עלול גם להגדיל עלויות אנרגיה, להפחית את היעילות של תחבורה מטבולית37והשאלה. יחדיו, שינויים בפרמטרים רשת כלי הדם (קרי פרקטל ממד, tortuosity, מסעף זווית, מסעף מקדם) מראים מעורבות microvascular בפתולוגיה לספירה. האסוציאציות שדווחה מהפרמטרים העיקריים כלי הדם ברשתית עם AD מסוכמים בטבלה מס ' 2 , גם נבדקו ב פרטים בעבר8,-58,-68,-69.

כפי שהודגמה בעזרת איור 11, הנושא לספירה הראה גם ירידה עוביים של RNFL ושל GC-IPL. אמנם ניתן רק לדווח את עוביים של שזכתה ו IPL יחד בשל שלהם גבולות אנטומיים רב-משמעי, העובי משולב (קרי GC-IPL) הוא מרמז על הבריאות של RGCs38. זה לא מפתיע שהזעזוע הזה דליל של GC-IPL38 ו RNFL70,71,72,73,74,75,76 77, ,78 קשורה לספירה. לאחרונה, מחקר רחב היקף האוכלוסיה דיווחו גם כי RNFL דק יותר קשורה בעושר התפקוד הקוגניטיבי, כגון זיכרון פרוספקטיבי בעושר ובעוני הביצועים של חשיבה מספרית ומילולית79. בנוסף, דילול של RNFL הוא גם דיווח ב- AD dementias80,81,82.

שלבים קריטיים הדמיה רשתית
מספר צעדים בפרוטוקול חייב להתבצע בצורה נכונה על מנת לקבל תוצאה מדויקת. לגבי ההליך של ייבוא תמונות, חשוב לשלוט הליך הדמיה של OCT וצילום הפונדוס, מאז הדמיה זמן ממושך עלול לגרום עייפות העין, ובכך להגביר את הסבירות של חפצי אמנות תנועה. בנוסף, הניגוד והרוויה של התמונות צריך להיות מוגדר במהלך ייבוא תמונות כדי להימנע ההתאמה גס בשלבים מאוחר יותר של עיבוד תמונה. הניגוד והרוויה יכולים להיות מגוונים עם גדודים לימוד השונות וסוגי המצלמה.

לגבי המדידה של פרמטרים כלי הדם ברשתית, חשוב לחשב את ICF עבור כל מצלמה השתמשו במחקר כדי להתאים את אפקט ההגדלה, את ההבדל בין רזולוציית התמונה. התאמת על-ידי ICF חשוב מדידה מדויקת של פרמטרים תלת-ממדי, כולל קליברים כלי ברשתית. בנוסף, כאשר לדירוג הפונדוס בתמונות עם תוכנית המחשב בסיוע ניתוח, תלמידי כיתה צריך להיות רעולי פנים לתכונות של המשתתף כפי התהליך לדירוג כרוך כמות מסוימת של התאמה ידנית. בנוסף, תלמידי כיתות צריכים לקבל הכשרה מתאימה, שלהם אמינות המדידה יש להעריך באופן קודם, לפני ציון את התמונות.

זה גם חשוב דוח קוטר הכלי ברשתית אזור ב' והן אזור C. הוא האמין כי שהאיכות הקיבול של אזור C הוא רגיש יותר ומדויקת יותר עם קטן שגיאת תקן17, כנראה עקב הכללת יותר היקפי כלי קטנים ברשתית, אשר מבחינה אנטומית, פיזיולוגית יותר דומה כלי קטן במוח. עם זאת, יש גם לדווח שהאיכות של אזור ב' כמו המדידה קליבר בתוך אזור ש-b כבר בשימוש נרחב במחקרים אפידמיולוגיים רבים.

יצוין, כי הציוד ואת התוכנית ניתוח המחשב בסיוע בשימוש פרוטוקול זה הינם לצורכי המחשה תוצאות דומות רק יכולה להיות מושגת באמצעות טכניקות הדמיה רשתית אחרות. עם זאת, ברוב המקרים הפרמטרים מספריים שדווחו על-ידי מדידה שונים מערכות לא צריך להיות מפורש לסירוגין83. ייפ ואח פיתחו אלגוריתם המרה בין שלוש תוכנות נפוצות מדידה כלי ברשתית קליעים, אשר עשוי להיות שימושי להשוות בין תוצאות של מחקרים שונים83.

המשמעות של הדמיה רשתית
דימות תהודה מגנטית (MRI), טומוגרפיית פליטת פוזיטרונים (PET) הן שתי שיטות הדמיה בשימוש נרחב ויוו ללמוד דמנציה. עם זאת, היישום של MRI הוא מוגבל על ידי הרזולוציה המרחבית שלה כדי לזהות שינויים ניווניים עדינים של פחות מ-500 μm. השימוש של דימות PET גם מוגבל על ידי עלותו הגבוהה ואת הזמינות של מחמד מתקנים. בנוסף, למרות מחלת כלי קטן מוחי יש מקושר דמנציה-84,-85,-86>,87,88,89,90, המתרכזות בטכנולוגיות דימות מוחי אינם מאפשרים הערכה ישירה של השינויים כלי דם קטנים במוח, כגון היצרות arteriolar מוחי, שינויים tortuosity כלי דם, נימי מיקרו-מפרצת. לפיכך, רצוי בגישה המשלימה ללמוד דמנציה. הדמיה ברשתית מדגים מספר תכונות דבר שונה טכניקות דימות מוחי אחרות, מאפשרים לה לספק תובנות חדשות למחקר דמנציה.

ראשית, הרשתית נגיש מאוד עבור הדמיה לא פולשנית בהשוואה עם חלקים אחרים של מערכת העצבים. התלמיד מאפשרת מעבר דו-כיווניים עבור קרני אור המאירה, הדמיה, vascualture ברשתית יכולה לדימות ישירות, במהירות בעזרת מצלמה הפונדוס, אשר היא טכניקה קלאסית הדמיה ברשתית המבוסס על העיקרון של monocular עקיף ophthalmoscopy. צילום הפונדוס הוכיחה רגישות גבוהה, ירידה לפרטים, ואת הבין-הבדיקה "אינטרה"-בחינת הסכם91. יתר על כן, אין ויוו תמונות חתך של מבנה עצביים ברשתית יכולה גם להילכד על-ידי OCT מבוסס על העיקרון של נמוך-קוהרנטיות אינטרפרומטריה92,93,94, 95,96. כתוצאה מכך, הדמיה ברשתית מאפשר אורכי, לא פולשנית הדמיה עם עלויות נמוכות יחסית כדי לבחון את ההשפעה של דמנציה על מערכת העצבים המרכזית.

שנית, המבנה עצביים ברשתית מאורגן כשכבות ניתן להבחנה, כל שכבה מייצג רכיב ספציפי של האדריכלות עצביים. עבור מופע, GC-IPL מייצג הגופות תא ו דנדריטים של RGCs, בעוד RNFL מייצג האקסונים של RGCs. ראוי לציין, תיחום מדויק של שכבות עצביים ברשתית, GC-IPL ו RNFL, יכול עכשיו להיות מושגת באמצעות אלגוריתמים פילוח מתקדמות 33 , 97, כל פתולוגיה דמנציה אשר בא לידי ביטוי עיוות של אדריכלות עצביים ניתן להבחין בקלות.

שלישית, הערכה אובייקטיבית, חצי אוטומטיות ו סטנדרטית של תמונות הרשתית אפשרי כיום, באמצעות תוכנות המחשב בסיוע ניתוח. כפי שהודגמה בעזרת פרוטוקול זה, תוכניות המחשב בסיוע ניתוח יכול באופן אוטומטי לאתר את להערכת ברשתית שנתפסו על ידי הצילום הפונדוס ולמדוד, בהתבסס על תוצאות העקיבה, קשת של פרמטרים כלי הדם ברשתית, כגון כלי קליברים, tortuosities, פרקטל מידות וזוויות מסעף. במהלך תהליך האיתור, תלמידי כיתות נדרשים רק כדי לאמת את הדיוק של כלי השיט לשרטוטים, במידת הצורך, התאם לשרטוטים כלי שגוי באופן ידני. מחקרים קודמים דיווחו כי intragrader ואמינות intergrader היו בינונית עד גבוהה49. באופן דומה, אלגוריתמי ניתוח מובנה של OCT יכול אוטומטית גם למדוד את הפרמטרים של עוביים RNFL ו- GC-IPL, ולהשוות את התוצאות עם מסדי נתונים תואם גיל נורמטיביים98. הטבע חצי אוטומטי של הדמיה ברשתית מסייעת לשיפור היעילות מדידה ועקביות על-ידי הפחתת כמות העבודה הנדרש של כל כיתה. תלמידי כיתות יכול לשלוט במהירות גם את הכישורים של מדידת ופרשנות פרמטרים ברשתית, מבלי ללמוד ידע מתקדם יותר מדי ophthalmological או נוירולוגית. לפיכך, הדמיה ברשתית ניתן להחיל בקלות באווירה populational.

לבסוף, טכנולוגיות הדמיה ברשתית יכולה עכשיו תמונה הרשתית ברזולוציה של מספר מיקרונים, וזה לפחות בסדר גודל ממה זה יכול להיעשות עם טכניקות דימות מוחי קונבנציונלי. למשל, התחום-OCT ספקטרלי יכול עכשיו תמונה הרשתית בכרך תלת מימדי עם רזולוציה גבוהה צירית (למשל מספר מיקרונים) וכן רמה גבוהה של הפארמצבטית99,100,101 105104,103,102, ,. פעולה זו מאפשרת פריט חזותי ישיר, כימות של שינויים עדינים ברשתית כולל האקסונים מהרשות לשיקום האסיר, הסיומת עינית של מערכת העצבים. השיוכים בין דמנציה ושינויים microvascular יכול גם להיות ישירות מוערך על ידי מדידת פרמטרים של כלי הדם ברשתית.

צילום הדמיה ביחד, רשתית יכול לאסוף מידע ייחודי על להערכת מוחי ועל מבנה העצבית היא נבדלת הנוכחי המוח הדמיה טכניקות, רומז הדמיה ברשתית עשוי לספק גישה המשלימה ללמוד פתולוגיה של דמנציה9,35,58,68,106,107,108.

מגבלות השיטה
הדמיה ברשתית היא שיטה יותר ויותר פופולרי כדי להמחיש ולכמת microvasculature ומבנה עצביים ב8,הרשתית109. עם זאת, הקוראים של פרוטוקול זה צריך להיות מודע מגבלותיו פוטנציאליים על מנת לפרש את התוצאות באופן ביקורתי.

תחילה, איכות הפונדוס תצלומים ותמונות OCT יושפעו על ידי מגוון של גורמים עינית. למשל, בווריאציות בשבירת ואורך צירית עשוי להשפיע על מידת ההגדלה ולכן לכאורה מידות קוטר כלי הדם ברשתית 110. ההבדלים בין פיגמנטציה ברשתית, נוכחות של מדיה opacities, טכניקת הצילום, המצלמה סוג (למשל, mydriatic, הלא-mydriatic, כף יד), איכות התמונה (למשל, בהירות, מיקוד וחדות) עשויים להציג גם מקורות נוספים של וריאציה, משפיעים על מדידות111,112,113,114,115,116. בנוסף, חפצי אמנות תנועה עשוי להיות נפוצות בנושאים בגילאי הזקנה אם רכישת התמונה מוארך.

שנית, הארכיטקטורה כלי דם ו עצביים ברשתית יכולה להיות מושפעת תהליכים פתולוגיים רבים מערכתיות ומקומיות, וכך כמה ביטויים ברשתית אינם ספציפיים כדי מחלה מסוימת. למשל, היצרות arteriolar ברשתית יש היה בקורלציה מערכתית vasoconstriction היקפיים, יתר לחץ דם, תוך הרחבת venular ברשתית יש היה בקורלציה בתפקוד אנדותל, דלקת, היפוקסיה microvascular117 מחלות כגון מחלות לב וכלי דם118 , סוכרת רטינופתיה119. RNFL דליל הוא ציין גם מחלות ניווניות אחרות, כולל גלאוקומה, מחלת פרקינסון, טרשת נפוצה10. זה גם ראוי לציין כי צמצום הקשורות לגיל RGCs, האקסונים שלהם יכולה להופיע גם ללא דמנציה99,120.

שלישית, השיוכים בין שינויים ברשתית ושיטיון נשארות חד משמעיות. למשל, אגודות קליברים כלי קטן עם AD היו משוכפלות מאת וויליאמס. et al. 59, ואת השיוך של קוטר arteriolar צר יותר לספירה על ידי המחקר בתוכנית סינגפור אפידמיולוגיה של מחלת עיניים אבד גם לאחר התאמה משתנה מתערב גורמים קרדיו48. יתר על כן, עלה venular, tortuosities arteriolar לספירה הם נצפו גם לא באופן עקבי47,59. הוא גם ציין כי האגודה של פרקטל arteriolar ממד עם דמנציה שהיה שקוע מודל מותאם באופן מלא"xref" > 59.

רביעית, התוכניות המחשב בסיוע ניתוח בשלב זה הם רק חצי אוטומטיות ודורשים התאמות ידנית על ידי תלמידי כיתות מיומן49,121. תשומות ידנית, גם לא בעקבות פרוטוקול מתוקננת, עשוי להציג את השתנות נוספים במידות ברשתית.

יישומים עתידיים של השיטה
הרשתית לאור הנגישות של הרשתית ודמיונו לחלקים אחרים של מערכת העצבים המרכזית, הוא מצוין "חלון" ללמוד את ההשפעה של דמנציה על microvasculature מוחי ומבנה עצביים. מאז דמנציה נחשבת עכשיו לערב את תהליכי מחזור הדם84,85,86,87,88,89,90,122 , הדמיה וכימות רשתית microvasculature באמצעות פרוטוקול זה עשויים גם כן לספק תובנות חדשות האטיולוגיה microvascular (לעומת אטיולוגיה macrovascular) של דמנציה10,35,58 , 106 , 108 , 123 וכדי להקל על ההבנה שלנו על סוגי דמנציה שונים.

בנוסף, הדמיה הרשתית עשויה פוטנציאל לשמש בהגדרות קליניים כדי להקל את ההערכה אבחון או סיכון פרה של דמנציה, כדי לאשר לספירה שאובחנו קלינית, וכדי לפקח על התקדמות המחלה או תגובה לטיפול. היישום של הדמיה רשתית באוכלוסייה סינון הוא מסקרן במיוחד כאשר מתרחשים שינויים עצביים, microvascular, אשר עשוי להיות לידי שינויים ברשתית דומים, הרבה יותר מוקדם מאשר המראה של ניוון קליפתי ואי ירידה קוגניטיבית 124 , 125. באופן עקבי, מחקרים הראו כי עוביים RNFL ו- GC-IPL הצטמצם בחולים עם ליקוי קוגנטיבי מתון (MCI) לפרסומת בהשוואה את בריאות, אבל ההבדלים בעוביים RNFL ו- GC-IPL בין חולים עם MCI ואלה עם המודעה לא היו משמעותיים מבחינה סטטיסטית8, מציעה את דילול של RNFL, GC-IPL הוא אירוע בתחילת בפתולוגיה לספירה. עם זאת, כוחו של אסוציאציות בין אמצעי הדמיה רשתית לבין דמנציה נמצאת במרחק צנוע, מספר ה"מפה רשתית של המודעה לא היו נצפתה באופן עקבי8,47,48, 59 , 109. פרוטוקול זה יכול באופן פוטנציאלי תאומץ על ידי מחקרים קליניים פוטנציאליים יותר עם קוהורטות גדולות כדי להעריך את התועלת הקלינית של הדמיה ברשתית באבחון טרום קליניים של AD.

התפתחויות אחרונות רשתית הדמיה טכניקות, כגון שדה אולטרה רחבה ההדמיה רשתית ו- OCT-אוגרי נתונים, ייתכן מאפשרים לנו לקבל מידע נוסף של הרשתית. רשתית שדה אולטרה רחבה הדמיה טכנולוגיה, מבוסס על העיקרון של סריקת מיקרוסקופ בשילוב עם מראה אליפטית קעורה, לייזר קונפוקלי יכול ללכוד עד 200o של הרשתית תמונה בודדת ללא התרחבות האישון126 ,127. דבר זה מאפשר הערכה מקיפה יותר של נגעים ברשתית ההיקפית, אשר עשוי לספק מידע נוסף על ה להערכת ברשתית הכולל17. בעבר דווח כי ההדמיה ברשתית שדה אולטרה רחבה ניתן להשיג ביצועים משביע רצון כלי פילוח והן רוחב שערוך128. בנוסף, ההמצאה של OCT-מסתמים גם מאפשר מיפוי שאינה מבוססת על צבע של רשת נימי ברשתית, אשר עשוי לספק מידע נוסף על microvascular שינויים הקשורים דמנציה. על רקע התמונה שיטות ניתוח, מחקר נוסף נדרש כדי לחקור אחרים עיבוד תמונה המדינה-of-the-art, שיטות כמותיות, כגון עץ טופולוגיה שערוך129, כדי לנתח את התמונות שנתפסו על ידי אלה שיטות הדמיה הרומן.

Figure 13
איור 13: הדמיה ברשתית הוא כלי ערך פוטנציאלי ללמוד שינויים בכלי הדם ו עצביים הקשורים עם דמנציה. זה הוצע שכי דמנציה קשורה עצביים פציעות ומחלות כלי קטן במוח. כפי הרשתית, להיות הרחבה של מערכת העצבים המרכזית, מניות דמיון בולט עם המוח, שינויים פתולוגיים אלה עשויים להיות כפי שהיא משתקפת ברשתית נזקים עצביים ואת כלי הדם ברשתית. באמצעות פרוטוקול זה, שינויים עצביים ברשתית ניתן לכמת כשינויים בעוביים RNFL ו- GC-IPL באמצעות טומוגרפיה אופטית קוהרנטית (אוקטובר), בעוד ניתן לכמת את השינויים בכלי הדם ברשתית כשינויים קליברים כלי השיט, רשת כלי דם פרמטרים באמצעות תוכנית ניתוח בסיוע מחשב וצילום הפונדוס. לומד את השיוכים בין שינויים ברשתית לבין דמנציה עשוי לספק תובנות חדשות הפתולוגיה של דמנציה וסיוע, באופן פוטנציאלי, על הערכת הסיכון ואבחון. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

פרוטוקול זה מתאר שיטה לא פולשנית, כמותיים, חצי אוטומטיות ללמוד דמנציה באמצעות טכניקות הדמיה ברשתית (איור 13). בהתחשב הנגישות של הרשתית ואגודות חזקים שלה עם המוח, הדמיה הרשתית עשויה לספק תובנות חדשות דמנציה וסיוע, באופן פוטנציאלי, הערכה ואבחון הסיכון לדימנציה. עם זאת, השיוכים דיווחו בשלב זה נותרו שנויים במחלוקת, מחקרים נוספים נדרשים להעריך את השירות פוטנציאל הדמיה ברשתית. יש גם לציין כי הערכה קלינית יסודית נשאר חיוני על פי הערכות של דמנציה.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

ברצוננו להביע הערכה בבית הספר של מחשוב, באוניברסיטה הלאומית של סינגפור לקבלת תמיכה טכנית.

Acknowledgments

לגבי קשרים כספיים פוטנציאליים, הסופר טיין י' וונג הוא ממציא שיתוף של התוכנית סינגפור I כלי הערכה (שיבה) להשתמש במאמר זה.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Non-mydriatic Retinal Camera  Topcon, Inc, Tokyo, Japan TRC 50DX  N/A
Singapore I Vessel Assessment Program National University of Singapore Version 4.0 N/A
CIRRUS HD-OCT  Carl Zeiss Meditec, Inc, Dublin, CA Model 4000 N/A
Mydriatic Agents  N/A N/A Prepared from 1% tropicamide and 2.5% phenylephrine hydrochloride

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Alzheimer's Disease International. The prevalence of dementia worldwide. Alzheimer's Dis. Int. (December), 1-2 (2008).
  2. Wimo, A., Winblad, B., &Jönsson, L. The worldwide societal costs of dementia: Estimates for 2009. Alzheimer's Dement. 6 (2), 98-103 (2010).
  3. Comas-Herrera, A., Northey, S., Wittenberg, R., Knapp, M., Bhattacharyya, S., Burns, A. Future costs of dementia-related long-term care: exploring future scenarios. Int. Psychogeriatr. 23 (1), 20-30 (2011).
  4. Alzheimer's Association. Alzheimer's disease facts and figures. Alzheimer's Dement. 10 (2), e47-e92 (2014).
  5. Prince, M., Bryce, R., Albanese, E., Wimo, A., Ribeiro, W., Ferri, C. P. The global prevalence of dementia: a systematic review and metaanalysis. Alzheimers. Dement. 9 (1), 63-75 (2013).
  6. Alzheimer's Association. 2016 Alzheimer's disease facts and figures. Alzheimer's Dement. 12 (4), 459-509 (2016).
  7. Asih, P. R., Chatterjee, P., Verdile, G., Gupta, V. B., Trengove, R. D., Martins, R. N. Clearing the amyloid in Alzheimer's: progress towards earlier diagnosis and effective treatments - an update for clinicians. Neurodegener. Dis. Manag. 4 (5), 363-378 (2014).
  8. Cheung, C. Y., Ikram, M. K., Chen, C., Wong, T. Y. Imaging retina to study dementia and stroke. Prog. Retin. Eye Res. , (2017).
  9. Patton, N., Aslam, T., Macgillivray, T., Pattie, A., Deary, I. J., Dhillon, B. Retinal vascular image analysis as a potential screening tool for cerebrovascular disease: a rationale based on homology between cerebral and retinal microvasculatures. J. Anat. 206 (4), 319-348 (2005).
  10. London, A., Benhar, I., Schwartz, M. The retina as a window to the brain-from eye research to CNS disorders. Nat. Rev. Neurol. 9 (1), 44-53 (2013).
  11. Crowe, M. J., Bresnahan, J. C., Shuman, S. L., Masters, J. N., Beattie, M. S. Apoptosis and delayed degeneration after spinal cord injury in rats and monkeys. Nat Med. 3 (1), 73-76 (1997).
  12. Levkovitch-Verbin, H., Quigley, H. A., Kerrigan-Baumrind, L. A., D'Anna, S. A., Kerrigan, D., Pease, M. E. Optic nerve transection in monkeys may result in secondary degeneration of retinal ganglion cells. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 42 (5), 975-982 (2001).
  13. Levkovitch-Verbin, H., Quigley, H. A., Martin, K. R., Zack, D. J., Pease, M. E., Valenta, D. F. A model to study differences between primary and secondary degeneration of retinal ganglion cells in rats by partial optic nerve transection. Invest Ophthalmol Vis Sci. 44 (8), 3388-3393 (2003).
  14. Yoles, E., Schwartz, M. Degeneration of spared axons following partial white matter lesion: implications for optic nerve neuropathies. Exp Neurol. 153 (1), 1-7 (1998).
  15. Sadun, A. A., Borchert, M., DeVita, E., Hinton, D. R., Bassi, C. J. Assessment of Visual Impairment in Patients With Alzheimer's Disease. Am. J. Ophthalmol. 104 (2), 113-120 (1987).
  16. Schlotterer, G., Moscovitch, M., Crapper-Mclachlan, D. Visual processing deficits as assessed by spatial frequency contrast sensitivity and backward masking in normal ageing and alzheimer's. Brain. 107 (1), 309-324 (1984).
  17. Cheung, C. Y. L., et al. A new method to measure peripheral retinal vascular caliber over an extended area. Microcirculation. 17 (7), 495-503 (2010).
  18. Knudtson, M. D., Lee, K. E., Hubbard, L. D., Wong, T. Y., Klein, R., Klein, B. E. K. Revised formulas for summarizing retinal vessel diameters. Curr. Eye Res. 27 (3), 143-149 (2003).
  19. Hubbard, L. D., et al. Methods for evaluation of retinal microvascular abnormalities associated with hypertension/sclerosis in the Atherosclerosis Risk in Communities Study. Ophthalmology. 106 (12), 2269-2280 (1999).
  20. Patton, N., et al. The association between retinal vascular network geometry and cognitive ability in an elderly population. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 48 (5), 1995-2000 (2007).
  21. VanHecke, M. V., et al. Are retinal microvascular abnormalities associated with large artery endothelial dysfunction and intima-media thickness? The Hoorn Study. Clin. Sci. London Engl. 110 (5), 597-604 (2006).
  22. Tien, Y. W., et al. Retinal vascular caliber, cardiovascular risk factors, and inflammation: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 47 (6), 2341-2350 (2006).
  23. Leung, H., et al. Relationships between age, blood pressure, and retinal vessel diameters in an older population. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 44 (7), 2900-2904 (2003).
  24. Wong, T. Y., et al. The prevalence and risk factors of retinal microvascular abnormalities in older persons: The cardiovascular health study. Ophthalmology. 110 (4), 658-666 (2003).
  25. Ikram, M. K., et al. Retinal vessel diameters and risk of stroke: The Rotterdam Study. Neurology. 66 (9), 1339-1343 (2006).
  26. Wong, T. Y., Knudtson, M. D., Klein, R., Klein, B. E. K., Meuer, S. M., Hubbard, L. D. Computer-assisted measurement of retinal vessel diameters in the Beaver Dam Eye Study: Methodology, correlation between eyes, and effect of refractive errors. Ophthalmology. 111 (6), 1183-1190 (2004).
  27. Sasongko, M. B., et al. Alterations in retinal microvascular geometry in young type 1 diabetes. Diabetes Care. 33 (6), 1331-1336 (2010).
  28. Cheung, C. Y. L., et al. Retinal vascular tortuosity, blood pressure, and cardiovascular risk factors. Ophthalmology. 118 (5), 812-818 (2011).
  29. Mainster, M. a The fractal properties of retinal vessels: embryological and clinical implications. Eye. 4 ( Pt 1) (1), 235-241 (1990).
  30. Liew, G., et al. The Retinal Vasculature as a Fractal: Methodology, Reliability, and Relationship to Blood Pressure. Ophthalmology. 115 (11), (2008).
  31. Stosic, T., Stosic, B. D. Multifractal analysis of human retinal vessels. IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (8), 1101-1107 (2006).
  32. Zamir, M., Medeiros, J. A., Cunningham, T. K. &M., Zamir, J. A., Medeiros, T. K. C. Arterial bifurcations in the human retina. J. Gen. Physiol. 74 (4), 537-548 (1979).
  33. Mwanza, J. C., Oakley, J. D., Budenz, D. L., Chang, R. T., Knight, O. J., Feuer, W. J. Macular ganglion cell-inner plexiform layer: Automated detection and thickness reproducibility with spectral domain-optical coherence tomography in glaucoma. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 52 (11), 8323-8329 (2011).
  34. Bendschneider, D., et al. Retinal nerve fiber layer thickness in normals measured by spectral domain OCT. J. Glaucoma. 19 (7), 475-482 (2010).
  35. Cheung, C. Y., Ong, Y. T., Ikram, M. K., Chen, C., Wong, T. Y. Retinal Microvasculature in Alzheimer's Disease. J. Alzheimer's Dis. 42 (s4), S339-S352 (2014).
  36. Murray, C. D. THE PHYSIOLOGICAL PRINCIPLE OF MINIMUM WORK APPLIED TO THE ANGLE OF BRANCHING OF ARTERIES. J. Gen. Physiol. (4), 835-841 (1926).
  37. Ding, J., et al. Early retinal arteriolar changes and peripheral neuropathy in diabetes. Diabetes Care. 35 (5), 1098-1104 (2012).
  38. Yim, C., et al. Retinal Ganglion Cell Analysis Using High-Definition Optical Coherence Tomography in Patients with Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease. J. Alzheimer's Dis. Retin. Ganglion Cell Anal. MCI AD. 45 (1), 45-56 (2015).
  39. Stein, D. M., Wollstein, G., Ishikawa, H., Hertzmark, E., Noecker, R. J., Schuman, J. S. Effect of Corneal Drying on Optical Coherence Tomography. Ophthalmology. 113 (6), 985-991 (2006).
  40. Mwanza, J. C., et al. Effect of Cataract and its Removal on Signal Strength and Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer Optical Coherence Tomography Measurements. J. Glaucoma. 20 (1), 37-43 (2011).
  41. Garcia-Martin, E., et al. Influence of cataract surgery on optical coherence tomography and neurophysiology measurements in patients with retinitis pigmentosa. Am. J. Ophthalmol. 156 (2), (2013).
  42. Kok, P. H. B., et al. The relationship between the optical density of cataract and its influence on retinal nerve fibre layer thickness measured with spectral domain optical coherence tomography. Acta Ophthalmol. , (2012).
  43. Kim, N. R., et al. Influence of cataract on time domain and spectral domain optical coherence tomography retinal nerve fiber layer measurements. J. Glaucoma. 21 (2), 116-122 (2012).
  44. Hwang, Y. H., Kim, Y. Y. Effect of Peripapillary Vitreous Opacity on Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Measurement Using Optical Coherence Tomography. Arch. Ophthalmol. 130 (6), 789-792 (2012).
  45. Schwartz, S. G., Flynn, H. W., Fisher, Y. L. "Floater scotoma" demonstrated on spectral-domain optical coherence tomography and caused by vitreous opacification. Ophthalmic Surg. Lasers Imaging Retina. 44 (4), 415-418 (2013).
  46. Frost, S., et al. Retinal vascular biomarkers for early detection and monitoring of Alzheimer's disease. Transl. Psychiatry. 3 (2), e233 (2013).
  47. Cheung, C. Y., et al. Microvascular network alterations in the retina of patients with Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 10 (2), 135-142 (2014).
  48. DeJong, F. J., et al. Retinal vascular caliber and risk of dementia: The Rotterdam Study. Neurology. 76 (9), 816-821 (2011).
  49. Cheung, C. Y., et al. Quantitative and qualitative retinal microvascular characteristics and blood pressure. J. Hypertens. 29 (7), 1380-1391 (2011).
  50. Cheung, C. Y., et al. Retinal vascular fractal dimension and its relationship with cardiovascular and ocular risk factors. Am. J. Ophthalmol. 154 (4), 663-674 (2012).
  51. Cheung, C. Y. L., et al. Retinal vascular tortuosity, blood pressure, and cardiovascular risk factors. Ophthalmology. 118 (5), 812-818 (2011).
  52. Grinton, M. E., et al. The association between retinal vessel morphology and retinal nerve fiber layer thickness in an elderly population. Ophthalmic Surg. Lasers Imaging. 43 (6 Suppl), S61-S66 (2012).
  53. Hughes, A. D., et al. Quantification of topological changes in retinal vascular architecture in essential and malignant hypertension. J. Hypertens. 24 (5), 889-894 (2006).
  54. Hughes, A. D., et al. Determinants of retinal microvascular architecture in normal subjects. Microcirculation. 16 (2), 159-166 (2009).
  55. Lau, Q. P., Lee, M. L., Hsu, W., Wong, T. Y. The Singapore Eye Vessel Assessment System. Image Anal. Model. Ophthalmol. , 143-160 (2014).
  56. Thomas, G. N., et al. Measurement of Macular Fractal Dimension Using a Computer-Assisted Program. Investig. Opthalmology Vis. Sci. 55 (4), 2237 (2014).
  57. Murray, C. D. The physiological principle of minimal work. I. The vascular system and the cost of blood volume. Proc. Natl. Acad. Sci. 12, 207-214 (1926).
  58. Cheung, C., Chen, C., Wong, T. Ocular Fundus Photography as a Tool to Study Stroke and Dementia. Semin. Neurol. 35 (5), 481-490 (2015).
  59. Williams, M. A., et al. Retinal microvascular network attenuation in Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. Diagnosis, Assess. Dis. Monit. 1 (2), 229-235 (2015).
  60. Cheung, C. Y., et al. Retinal Vascular Fractal Dimension Is Associated with Cognitive Dysfunction. J. Stroke Cerebrovasc. Dis. 23 (1), 43-50 (2014).
  61. Hammes, H. P., et al. Diabetic retinopathy: targeting vasoregression. Diabetes. 60 (1), 9-16 (2011).
  62. Cheung, C. Y., et al. Microvascular network alterations in the retina of patients with Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 10 (2), 135-142 (2014).
  63. Frame, M. D., Sarelius, I. H. Arteriolar bifurcation angles vary with position and when flow is changed. Microvasc Res. 46 (2), 190-205 (1993).
  64. Djonov, V., Baum, O., Burri, P. H. Vascular remodeling by intussusceptive angiogenesis. Cell Tissue Res. 314 (1), 107-117 (2003).
  65. Griffith, T. M., Edwards, D. H. Basal EDRF activity helps to keep the geometrical configuration of arterial bifurcations close to the Murray optimum. J. Theor. Biol. 146 (4), 545-573 (1990).
  66. Griffith, T. M., Edwards, D. H., Randall, M. D. Blood flow and optimal vascular topography: role of the endothelium. Basic Res. Cardiol. 86 Suppl 2, 89-96 (1991).
  67. Chapman, N., Haimes, G., Stanton, A. V., Thom, S. A. M., Hughes, A. D. Acute effects of oxygen and carbon dioxide on retinal vascular network geometry in hypertensive and normotensive subjects. Clin. Sci. 99 (6), 483-488 (2000).
  68. Heringa, S. M., Bouvy, W. H., van denBerg, E., Moll, A. C., Jaap Kappelle, L., Jan Biessels, G. Associations between retinal microvascular changes and dementia, cognitive functioning, and brain imaging abnormalities: a systematic review. J. Cereb. blood flow Metab. 33 (7), 983-995 (2013).
  69. Ding, J., et al. Diabetic retinopathy and cognitive decline in older people with type 2 diabetes: The Edinburgh type 2 diabetes study. Diabetes. 59 (11), 2883-2889 (2010).
  70. Parisi, V., Restuccia, R., Fattapposta, F., Mina, C., Bucci, M. G., Pierelli, F. Morphological and functional retinal impairment in Alzheimer's disease patients. Clin. Neurophysiol. 112 (10), 1860-1867 (2001).
  71. Paquet, C., Boissonnot, M., Roger, F., Dighiero, P., Gil, R., Hugon, J. Abnormal retinal thickness in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Neurosci. Lett. 420 (2), 97-99 (2007).
  72. Moschos, M. M., et al. Structural and functional impairment of the retina and optic nerve in Alzheimer's disease. Curr. Alzheimer Res. 9 (7), 782-788 (2012).
  73. Lu, Y., et al. Retinal nerve fiber layer structure abnormalities in early Alzheimer's disease: Evidence in optical coherence tomography. Neurosci. Lett. 480 (1), 69-72 (2010).
  74. Kesler, A., Vakhapova, V., Korczyn, A. D., Naftaliev, E., Neudorfer, M. Retinal thickness in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Clin. Neurol. Neurosurg. 113 (7), 523-526 (2011).
  75. Ascaso, F. J., et al. Retinal alterations in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: An optical coherence tomography study. J. Neurol. 261 (8), 1522-1530 (2014).
  76. Berisha, F., Feke, G. T., Trempe, C. L., McMeel, J. W., Schepens, C. L. Retinal abnormalities in early Alzheimer's disease. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 48 (5), 2285-2289 (2007).
  77. Iseri, P. K., Altinaş, O., Tokay, T., Yüksel, N. Relationship between Cognitive Impairment and Retinal Morphological and Visual Functional Abnormalities in Alzheimer Disease. J. Neuro-Ophthalmology. 26 (1), 18-24 (2006).
  78. Garcia-Martin, E. S., et al. Macular thickness as a potential biomarker of mild Alzheimer's disease. Ophthalmology. 121 (5), 1149-1151 (2014).
  79. Ko, F., et al. Retinal Nerve Fiber Layer Thinning Associated With Poor Cognitive Function Among A Large Cohort, The Uk Biobank. Alzheimer's Dement. 12 (7), P317-P318 (2016).
  80. Moreno-Ramos, T., Benito-Leon, J., Villarejo, A., Bermejo-Pareja, F. Retinal nerve fiber layer thinning in dementia associated with Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies, and Alzheimer's disease. J. Alzheimers. Dis. 34 (3), 659-664 (2013).
  81. Moschos, M. M., et al. Morphologic changes and functional retinal impairment in patients with Parkinson disease without visual loss. Eur. J. Ophthalmol. 21 (1), 24-29 (2011).
  82. Garcia-Martin, E., et al. Ability and reproducibility of Fourier-domain optical coherence tomography to detect retinal nerve fiber layer atrophy in Parkinson's disease. Ophthalmology. 119 (10), 2161-2167 (2012).
  83. Yip, W., et al. Comparison of Common Retinal Vessel Caliber Measurement Software and a Conversion Algorithm. Transl. Vis. Sci. Technol. 5 (5), 11 (2016).
  84. Gorelick, P. B., et al. Vascular contributions to cognitive impairment and dementia: a statement for healthcare professionals from the american heart association/american stroke association. Stroke. 42 (9), 2672-2713 (2011).
  85. Brown, W. R., Thore, C. R. Review: Cerebral microvascular pathology in ageing and neurodegeneration. Neuropathol. Appl. Neurobiol. 37 (1), 56-74 (2011).
  86. DeSilva, T. M., Faraci, F. M. Microvascular Dysfunction and Cognitive Impairment. Cell. Mol. Neurobiol. 36 (2), 241-258 (2016).
  87. Kalaria, R. N., Akinyemi, R., Ihara, M. Does vascular pathology contribute to Alzheimer changes? J. Neurol. Sci. 322 (1-2), 141-147 (2012).
  88. Kling, M. A., Trojanowski, J. Q., Wolk, D. A., Lee, V. M. Y., Arnold, S. E. Vascular disease and dementias: paradigm shifts to drive research in new directions. Alzheimers. Dement. 9 (1), 76-92 (2013).
  89. O'Brien, J. T., et al. Vascular cognitive impairment. Lancet Neurol. 2 (2), 89-98 (2003).
  90. Chen, C., et al. Alzheimer's disease with cerebrovascular disease: current status in the Asia-Pacific region. J. Intern. Med. 280 (4), 359-374 (2016).
  91. Pérez, M. A., Bruce, B. B., Newman, N. J., Biousse, V. The use of retinal photography in nonophthalmic settings and its potential for neurology. Neurologist. 18 (6), 350-355 (2012).
  92. Boppart, S. A. Optical coherence tomography: Technology and applications for neuroimaging. Psychophysiology. 40 (4), 529-541 (2003).
  93. Hee, M. R., et al. Optical coherence tomography of the human retina. Arch. Ophthalmol. 113 (3), 325-332 (1995).
  94. Huang, D., et al. Optical coherence tomography. Science (80-.). 254 (5035), 1178-1181 (1991).
  95. vanVelthoven, M. E. J., Verbraak, F. D., Yannuzzi, L., Rosen, R. B., Podoleanu, A. G. H., deSmet, M. D. Imaging the retina by en face optical coherence tomography. Retina. 26 (2), 129-136 (2006).
  96. Costa, R. A., et al. Retinal assessment using optical coherence tomography. Prog. Retin. Eye Res. 25 (3), 325-353 (2006).
  97. DeBuc, D. C., Somfai, G. M., Ranganathan, S., Tátrai, E., Ferencz, M., Puliafito, C. A. Reliability and reproducibility of macular segmentation using a custom-built optical coherence tomography retinal image analysis software. J. Biomed. Opt. 14 (6), 64023 (2009).
  98. Budenz, D. L., et al. Determinants of Normal Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Measured by Stratus OCT. Ophthalmology. 114 (6), 1046-1052 (2007).
  99. Leung, C. K. S., et al. Retinal Nerve Fiber Layer Imaging with Spectral-Domain Optical Coherence Tomography: A Prospective Analysis of Age-Related Loss. Ophthalmology. 119 (4), 731-737 (2012).
  100. Cettomai, D., et al. Reproducibility of optical coherence tomography in multiple sclerosis. Arch. Neurol. 65 (9), 1218-1222 (2008).
  101. Garcia-Martin, E., Pinilla, I., Idoipe, M., Fuertes, I., Pueyo, V. Intra and interoperator reproducibility of retinal nerve fibre and macular thickness measurements using Cirrus Fourier-domain OCT. Acta Ophthalmol. 89 (1), (2011).
  102. Garcia-Martin, E., Pueyo, V., Pinilla, I., Ara, J. R., Martin, J., Fernandez, J. Fourier-domain OCT in multiple sclerosis patients: reproducibility and ability to detect retinal nerve fiber layer atrophy. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 52 (7), 4124-4131 (2011).
  103. Menke, M. N., Knecht, P., Sturm, V., Dabov, S., Funk, J. Reproducibility of nerve fiber layer thickness measurements using 3D fourier-domain OCT. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 49 (12), 5386-5391 (2008).
  104. Mwanza, J. C., et al. Reproducibility of peripapillary retinal nerve fiber layer thickness and optic nerve head parameters measured with cirrus HD-OCT in glaucomatous eyes. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 51 (11), 5724-5730 (2010).
  105. Syc, S. B., et al. Reproducibility of high-resolution optical coherence tomography in multiple sclerosis. Mult Scler. 16 (7), 829-839 (2010).
  106. Ikram, M. K., Cheung, C. Y., Wong, T. Y., Chen, C. P. L. H. Retinal pathology as biomarker for cognitive impairment and Alzheimer's disease. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 83 (9), 917-922 (2012).
  107. MacGillivray, T. J., Trucco, E., Cameron, J. R., Dhillon, B., Houston, J. G., vanBeek, E. J. R. Retinal imaging as a source of biomarkers for diagnosis, characterization and prognosis of chronic illness or long-term conditions. Br. J. Radiol. 87 (1040), 20130832 (2014).
  108. Patton, N., et al. Retinal image analysis: Concepts, applications and potential. Prog. Retin. Eye Res. 25 (1), 99-127 (2006).
  109. McGrory, S., et al. The application of retinal fundus camera imaging in dementia: A systematic review. Alzheimer's Dement. Diagnosis, Assess. Dis. Monit. 6, 91-107 (2017).
  110. Wong, T. Y., Knudtson, M. D., Klein, R., Klein, B. E. K., Meuer, S. M., Hubbard, L. D. Computer-assisted measurement of retinal vessel diameters in the Beaver Dam Eye Study: methodology, correlation between eyes, and effect of refractive errors. Ophthalmology. 111 (6), 1183-1190 (2004).
  111. Hardin, J. S., Taibbi, G., Nelson, S. C., Chao, D., Vizzeri, G. Factors Affecting Cirrus-HD OCT Optic Disc Scan Quality: A Review with Case Examples. J. Ophthalmol. 2015, 1-16 (2015).
  112. Kim, N. R., et al. Influence of Cataract on Time Domain and Spectral Domain Optical Coherence Tomography Retinal Nerve Fiber Layer Measurements. J. Glaucoma. 1, (2010).
  113. Li, H., et al. Lens opacity and refractive influences on the measurement of retinal vascular fractal dimension. Acta Ophthalmol. 88 (6), e234-e240 (2010).
  114. Maberley, D., Morris, A., Hay, D., Chang, A., Hall, L., Mandava, N. A comparison of digital retinal image quality among photographers with different levels of training using a non-mydriatic fundus camera. Ophthalmic Epidemiol. 11 (3), 191-197 (2004).
  115. Rochtchina, E., Wang, J. J., Taylor, B., Wong, T. Y., Mitchell, P. Ethnic variability in retinal vessel caliber: A potential source of measurement error from ocular pigmentation?-The Sydney childhood eye study. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 49 (4), 1362-1366 (2008).
  116. Wainwright, A., et al. Effect of image quality, color, and format on the measurement of retinal vascular fractal dimension. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 51 (11), 5525-5529 (2010).
  117. Nguyen, T. T., Wong, T. Y. Retinal vascular manifestations of metabolic disorders. Trends Endocrinol. Metab. 17 (7), 262-268 (2006).
  118. Ding, J., et al. Retinal vascular caliber and the development of hypertension: a meta-analysis of individual participant data. J. Hypertens. 32 (2), 207-215 (2014).
  119. Nguyen, T. T., Wong, T. Y. Retinal vascular changes and diabetic retinopathy. Curr. Diab. Rep. 9 (4), 277-283 (2009).
  120. Leung, C. K. S., Ye, C., Weinreb, R. N., Yu, M., Lai, G., Lam, D. S. Impact of Age-related Change of Retinal Nerve Fiber Layer and Macular Thicknesses on Evaluation of Glaucoma Progression. Ophthalmology. 120 (12), 2485-2492 (2013).
  121. Sherry, L. M., et al. Reliability of computer-assisted retinal vessel measurement in a population. Clin. Experiment. Ophthalmol. 30 (3), 179-182 (2002).
  122. Wardlaw, J. M., et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurol. 12 (8), 822-838 (2013).
  123. Patton, N., Aslam, T., MacGillivray, T., Pattie, A., Deary, I. J., Dhillon, B. Retinal vascular image analysis as a potential screening tool for cerebrovascular disease: A rationale based on homology between cerebral and retinal microvasculatures. J. Anat. 206 (4), 319-348 (2005).
  124. Ferri, C. P., et al. Global prevalence of dementia: A Delphi consensus study. Lancet. 366 (9503), 2112-2117 (2005).
  125. Sahadevan, S., et al. Ethnic differences in Singapore's dementia prevalence: The stroke, Parkinson's disease, epilepsy, and dementia in Singapore study. J. Am. Geriatr. Soc. 56 (11), 2061-2068 (2008).
  126. Kernt, M., et al. Assessment of diabetic retinopathy using nonmydriatic ultra-widefield scanning laser ophthalmoscopy (Optomap) compared with ETDRS 7-field stereo photography. Diabetes Care. 35 (12), 2459-2463 (2012).
  127. Manivannan, A., Plskova, J., Farrow, A., Mckay, S., Sharp, P. F., Forrester, J. V. Ultra-wide-field fluorescein angiography of the ocular fundus. Am. J. Ophthalmol. 140 (3), 525-527 (2005).
  128. Pellegrini, E., et al. Blood vessel segmentation and width estimation in ultra-wide field scanning laser ophthalmoscopy. Biomed. Opt. Express. 5 (12), 4329 (2014).
  129. Estrada, R., Tomasi, C., Schmidler, S. C., Farsiu, S. Tree topology estimation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37 (8), 1688-1701 (2015).

Tags

רפואה גיליון 129 רשתית הדמיה דמנציה אלצהיימר טומוגרפיה אופטית קוהרנטית צילום הפונדוס microvasculature ברשתית מחלות של כלי קטן רשתית סיבי עצב שכבה שכבת Plexiform הפנימית תא גנגליון
באמצעות הדמיה ברשתית ללמוד דמנציה
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Chan, V. T. T., Tso, T. H. K., Tang, … More

Chan, V. T. T., Tso, T. H. K., Tang, F., Tham, C., Mok, V., Chen, C., Wong, T. Y., Cheung, C. Y. Using Retinal Imaging to Study Dementia. J. Vis. Exp. (129), e56137, doi:10.3791/56137 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter